回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多,海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点,暂时没有太好的解决方案,kylin等框架也只是一个折中方案,如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案,分钟级别可以返回。
回答:这个问题,看来提问的人下过功夫,我许久不做大型计算机设计了。复杂系统管理经验也不是很充足,因为以前一直以研发为主。系统性能最大化是个好问题,建议速去我们,ucloud云,百度云这种拥有巨大用户群的企业去做系统管理,就能把握这类技能。云管理与维护是重大任务,需要大量技术人员。前途无量,祝邀请者前程似锦。我现在只写实验用程序,是一台跑不动win10的笔记本。
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摘要: 分享内容 介绍了ODPS SQL的基于mapreduce是如何实现的及一些使用小技巧,回顾了mapreduce各个阶段可能产生的问题及相应的处理方法,同时介绍了一些应对数据倾斜的处理方法,最后介绍了一些关于数据集构造、特征选择...
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...。 如果现在你的场景是分片数不合适了,但是又不知道如何调整,那么有一个好的解决方法就是按照时间创建索引,然后进行通配查询。如果每天的数据量很大,则可以按天创建索引,如果是一个月积累起来导致数据量很大,...
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